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실전 예제로 배우는 GAN : 파이썬, 텐서플로, 케라스로 다양한 GAN 아키텍처를 구축하고 활용하기
데이터사이언스총서1 ㅣ 조시 칼린, 박진수 ㅣ 위키북스 ㅣ Generative Adversarial Networks Cookbook
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  • 발행일
 2019년 07월 24일
  • 페이지수/크기/무게
 260page/187*240*19/603g
  • ISBN
 9791158391652/115839165X
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  • 상세정보
  • 파이썬, 텐서플로, 케라스를 사용해 강력한 생성 모델을 구현함으로써 차세대 딥러닝을 간소화한다! 생성적 적대 신경망(GAN) 개발 작업은 복잡할 뿐만 아니라, 이해하기 쉬운 코드를 찾기도 어렵다. 이 책에서는 CycleGAN, simGAN, DCGAN 및 2차원 이미지로 3차원 형상을 생성하는 모델과 같은 여덟 가지 최신 GAN 구현 예제를 소개한다. 각 장마다 파이썬, 텐서플로, 케라스의 공통 아키텍처를 바탕으로 쉽게 구축할 수 있는 GAN 아키텍처를 읽기 쉬운 형태로 탐구해 보는 데 도움이 되는 유용한 방법을 담고 있다. 모델의 작동 방식을 이해할 수 있게 다양한 GAN 아키텍처 유형을 다루는 일부터 DCGAN, Pix2Pix 등과 관련된 사용 사례를 다루는 데 도움이 되는 직관적인 방법들이 들어 있다. 또한 바로 구현해 볼 수 있는 코드 기반 솔루션을 제공하는 덕분에, GAN 모델을 사용하면서 부딪히는 문제를 해결하거나 도전에 대응할 수 있는 실질적인 도움을 얻게 될 것이다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 한 가지 GAN 아키텍처의 구조를 의사코드로 배운다 ◎ 구축할 각 GAN 모델의 공통 아키텍처를 이해한다 ◎ 텐서플로와 케라스를 사용해 다양한 GAN 아키텍처를 구현해 본다 ◎ 서로 다른 데이터셋을 사용해 GAN 모델에서 신경망 기능을 활성화해 본다. ◎ 다양한 GAN 모델을 결합하고 해당 모델들을 미세하게 조정하는 방법을 배운다 ◎ 2차원 이미지를 가져와서 3차원 형상으로 만들어 내는 모델을 제작해 본다. ◎ Pix2Pix를 사용해 GAN을 개발함으로써 화풍을 모사하게 해 본다.
  • ▣ 01장: 생성적 적대 신경망이란? 들어가며 생성 모델과 판별 모델 __ 수행 방법 … ____판별 모델링 ____생성 모델링 __ 작동 방식 … 신경망의 사랑 싸움 __ 수행 방법 … __ 작동 방식 … 심층 신경망 __ 수행 방법 … __ 작동 방식 … 아키텍처 구조의 기초 __ 수행 방법 … __ 작동 방식 … 기본 빌딩 블록: 생성기 __ 수행 방법 … __ 작동 방식 … 기본 빌딩 블록: 판별기 __ 수행 방법 … __ 작동 방식 … 기본 빌딩 블록: 손실 함수 __ 수행 방법 … __ 작동 방식 … 훈련 __ 수행 방법 … __ 작동 방식 … 서로 다른 방식으로 모아 쓰는 GAN의 각 부분들 __ 수행 방법 … __ 작동 방식 … GAN의 출력 __ 수행 방법 … __ 작동 방식 … 한정된 데이터로 일하기: 화풍 모사 ____새로운 장면을 꿈꾸기: DCGAN ____모조 데이터로 보강하기: SimGAN GAN 구조의 이점 __ 수행 방법 … __ 작동 방식 … 연습문제 ▣ 02장: 데이터 중심, 용이한 환경, 데이터 준비 들어가며 데이터가 그다지도 중요한가? __ 출발 준비 __ 수행 방법 … __ 작동 방식 … __ 더 많은 정보 … 개발 환경 설정 __ 출발 준비 __ ...
  • 조시 칼린 [저]
  • 박진수 [저]
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